ما هو ETL: الدليل النهائي 101

كلما زاد عدد البيانات التي تجمعها الشركة من مصادر مختلفة ، زادت قدراتها في التحليلات وعلوم البيانات والتعلم الآلي. ولكن إلى جانب الفرص ، تتزايد المخاوف المرتبطة بمعالجة البيانات. بعد كل شيء ، قبل البدء في إنشاء التقارير والبحث عن الرؤى ، يجب معالجة جميع هذه البيانات الأولية والمتباينة: تنظيفها وفحصها وتحويلها إلى تنسيق واحد ودمجها. يتم استخدام عمليات وأدوات الاستخراج والتحويل والتحميل (أو ETL) لهذه المهام. في هذه المقالة ، نحلل بالتفصيل ماهية ETL ولماذا يحتاج المحللون والمسوقون إلى أدوات ETL.

الاستخراج والتحويل والتحميل هي عملية تكامل البيانات التي تقوم عليها التحليلات القائمة على البيانات وتتكون من ثلاث مراحل:

1. يتم استخراج البيانات من المصدر الأصلي
2. يتم تحويل البيانات إلى تنسيق مناسب للتحليل
3. يتم تحميل البيانات في التخزين أو بحيرة البيانات أو نظام ذكاء الأعمال

تسمح أدوات ETL للشركات بجمع بيانات من أنواع مختلفة من مصادر متعددة ودمج تلك البيانات للعمل معها في موقع تخزين مركزي ، مثل Google BigQuery أو Snowflake أو Azure.

توفر عمليات الاستخراج والتحويل والتحميل الأساس لتحليل ناجح للبيانات وإنشاء مصدر واحد للبيانات الموثوقة ، مما يضمن اتساق وملاءمة جميع بيانات شركتك.

لكي تكون مفيدة قدر الإمكان لصانعي القرار ، يجب أن يتغير نظام تحليلات الأعمال التجارية مع تغير الأعمال. ETL هي عملية منتظمة ، ويجب أن يكون نظام التحليلات الخاص بك مرنًا وآليًا وموثقًا جيدًا.

أصبحت ETL شائعة في السبعينيات عندما بدأت الشركات العمل مع مستودعات أو قواعد بيانات متعددة. نتيجة لذلك ، أصبح من الضروري دمج جميع هذه البيانات بشكل فعال.

في أواخر الثمانينيات ، ظهرت تقنيات تخزين البيانات التي وفرت وصولاً متكاملاً إلى البيانات من عدة أنظمة غير متجانسة. لكن المشكلة كانت أن العديد من قواعد البيانات تتطلب أدوات ETL خاصة بالبائع. لذلك ، غالبًا ما تختار الإدارات المختلفة أدوات ETL مختلفة للاستخدام مع حلول تخزين البيانات المختلفة. أدى ذلك إلى الحاجة إلى كتابة النصوص وتعديلها باستمرار لمصادر البيانات المختلفة. أدت الزيادة في حجم البيانات وتعقيدها إلى عملية ETL آلية تتجنب الترميز اليدوي.

تتكون عملية ETL من ثلاث خطوات: الاستخراج والتحويل والتحميل. دعونا نلقي نظرة فاحصة على كل منهم.

في هذه الخطوة ، يتم استخراج البيانات الأولية (المنظمة والمنظمة جزئيًا) من مصادر مختلفة ووضعها في منطقة وسيطة (قاعدة بيانات مؤقتة أو خادم) للمعالجة اللاحقة.

قد تكون مصادر هذه البيانات:

• مواقع الويب
• الأجهزة والتطبيقات المحمولة
• أنظمة CRM / ERP
• واجهات API
• خدمات التسويق
• أدوات التحليلات
• قواعد بيانات
• البيئات السحابية والهجينة والمحلية
• ملفات مسطحة
• جداول البيانات
• خوادم SQL أو NoSQL
• بريد الالكتروني
• أدوات نقل بيانات إنترنت الأشياء (IoT) مثل آلات البيع وأجهزة الصراف الآلي وأجهزة استشعار السلع

عادةً ما تكون البيانات التي يتم جمعها من مصادر مختلفة غير متجانسة ويتم تقديمها في تنسيقات مختلفة: XML و JSON و CSV وغيرها. لذلك ، قبل استخراجه ، يجب عليك إنشاء مخطط بيانات منطقي يصف العلاقة بين مصادر البيانات والبيانات الهدف.

في هذه الخطوة ، من الضروري التحقق مما يلي:

• السجلات المستخرجة تطابق البيانات المصدر
• ستدخل البيانات غير المرغوب فيها / غير المرغوب فيها في التنزيل
• البيانات تفي بمتطلبات تخزين الوجهة
• هناك بيانات مكررة ومجزأة
• جميع المفاتيح في مكانها الصحيح

يمكن استخراج البيانات بثلاث طرق:

• الاستخراج الجزئي - يُعلمك المصدر بآخر تغييرات البيانات.
• الاستخراج الجزئي بدون إخطار - لا تقدم جميع مصادر البيانات إشعارًا بالتحديث ؛ ومع ذلك ، يمكنهم الإشارة إلى السجلات التي تم تغييرها وتقديم مقتطفات من هذه السجلات.
• الاستخراج الكامل - لا تستطيع بعض الأنظمة تحديد البيانات التي تم تغييرها على الإطلاق ؛ في هذه الحالة ، يمكن الاستخراج الكامل فقط. للقيام بذلك ، ستحتاج إلى نسخة من آخر تحميل بنفس التنسيق حتى تتمكن من العثور على التغييرات وإدخالها.

يمكن تنفيذ هذه الخطوة إما يدويًا بواسطة المحللين أو تلقائيًا. ومع ذلك ، فإن استخراج البيانات يدويًا يستغرق وقتًا طويلاً ويمكن أن يؤدي إلى حدوث أخطاء. لذلك ، نوصي باستخدام أدوات مثل OWOX BI التي تعمل على أتمتة عملية ETL وتوفر لك بيانات عالية الجودة.

في هذه الخطوة ، يتم تحويل البيانات الأولية التي يتم جمعها في منطقة وسيطة (تخزين مؤقت) إلى تنسيق موحد يلبي احتياجات العمل ومتطلبات تخزين البيانات الهدف. يتيح لك هذا النهج - باستخدام موقع تخزين وسيط بدلاً من تحميل البيانات مباشرةً إلى الوجهة النهائية - استعادة البيانات بسرعة إذا حدث خطأ ما بشكل مفاجئ.

يمكن أن يشمل تحويل البيانات العمليات التالية:

• التنظيف - تخلص من التناقضات وعدم الدقة في البيانات.
• التوحيد القياسي - تحويل جميع أنواع البيانات إلى نفس التنسيق: التواريخ والعملات وما إلى ذلك.
• إلغاء البيانات المكررة - استبعاد البيانات الزائدة عن الحاجة أو تجاهلها.
• التحقق من الصحة - حذف البيانات غير المستخدمة ووضع علامة على الحالات الشاذة.
• إعادة فرز صفوف أو أعمدة البيانات
• التعيين - دمج البيانات من قيمتين في قيمة واحدة أو ، على العكس من ذلك ، قسّم البيانات من قيمة واحدة إلى قيمتين.
• المكمل - استخراج البيانات من مصادر أخرى.
• تنسيق البيانات في جداول حسب مخطط تخزين البيانات الهدف
• تدقيق جودة البيانات ومراجعة الامتثال
• مهام أخرى - تطبيق أي قواعد إضافية / اختيارية لتحسين جودة البيانات ؛ على سبيل المثال ، إذا كان الاسمان الأول والأخير في الجدول في أعمدة مختلفة ، فيمكنك دمجهما.

ربما يكون التحول هو أهم جزء في عملية ETL. يساعدك على تحسين جودة البيانات ويضمن تسليم البيانات المعالجة إلى وحدة تخزين متوافقة تمامًا وجاهزة للاستخدام في إعداد التقارير ومهام الأعمال الأخرى.

في تجربتنا ، لا تزال بعض الشركات لا تعد بيانات جاهزة للأعمال وتقوم بإنشاء تقارير على البيانات الأولية. المشكلة الرئيسية في هذا النهج هي التصحيح اللانهائي وإعادة كتابة استعلامات SQL. لذلك نوصي بشدة بعدم تجاهل هذه المرحلة.

يقوم OWOX BI تلقائيًا بجمع البيانات الأولية من مصادر مختلفة وتحويلها إلى تنسيق مناسب لإعداد التقارير. تتلقى مجموعات بيانات جاهزة يتم تحويلها تلقائيًا إلى الهيكل المطلوب ، مع مراعاة الفروق الدقيقة المهمة للمسوقين. لن تضطر إلى قضاء بعض الوقت في تطوير ودعم التحولات المعقدة ، والتعمق في بنية البيانات ، وقضاء ساعات في البحث عن أسباب التناقضات.

في هذه المرحلة ، يتم تحميل البيانات المعالجة من منطقة التدريج إلى قاعدة البيانات الهدف أو التخزين أو بحيرة البيانات ، إما محليًا أو في السحابة.

يوفر هذا وصولاً سهلاً إلى البيانات الجاهزة للأعمال لفرق مختلفة داخل الشركة.

هناك عدة خيارات للتحميل:

• التحميل الأولي - املأ جميع الجداول في تخزين البيانات لأول مرة.
• تحميل تزايدي - اكتب البيانات الجديدة بشكل دوري حسب الحاجة. في هذه الحالة ، يقارن النظام البيانات الواردة بما هو متاح بالفعل ولا يُنشئ سجلات إضافية إلا إذا اكتشف بيانات جديدة. يقلل هذا الأسلوب من تكلفة معالجة البيانات عن طريق تقليل حجمها.
• تحديث كامل - احذف محتويات الجدول وأعد تحميل الجدول بأحدث البيانات.

يمكنك تنفيذ كل خطوة من هذه الخطوات باستخدام أدوات ETL أو يدويًا باستخدام التعليمات البرمجية المخصصة واستعلامات SQL.

1. يوفر ETL وقتك ويساعدك على تجنب المعالجة اليدوية للبيانات.

أكبر فائدة لعملية ETL هي أنها تساعدك على جمع البيانات وتحويلها ودمجها تلقائيًا. يمكنك توفير الوقت والجهد والقضاء على الحاجة إلى استيراد عدد كبير من الخطوط يدويًا.

2. يجعل ETL من السهل التعامل مع البيانات المعقدة.

بمرور الوقت ، يجب أن يتعامل عملك مع كمية كبيرة من البيانات المعقدة والمتنوعة: المناطق الزمنية ، وأسماء العملاء ، ومعرفات الأجهزة ، والمواقع ، وما إلى ذلك. أضف بعض السمات الأخرى ، وسيتعين عليك تنسيق البيانات على مدار الساعة. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن تكون البيانات الواردة بتنسيقات مختلفة وأنواع مختلفة. ETL يجعل حياتك أسهل بكثير.

3. يقلل ETL المخاطر المرتبطة بالعامل البشري.

بغض النظر عن مدى حرصك على بياناتك ، فأنت لست محصنًا من الأخطاء. على سبيل المثال ، قد تتكرر البيانات عن طريق الخطأ في النظام الهدف ، أو قد يحتوي الإدخال اليدوي على خطأ. من خلال القضاء على التأثير البشري ، تساعدك أداة ETL على تجنب مثل هذه المشاكل.

4. ETL يساعد على تحسين صنع القرار.

من خلال أتمتة تدفقات عمل البيانات الهامة وتقليل فرصة حدوث الأخطاء ، تضمن ETL أن البيانات التي تتلقاها للتحليل عالية الجودة ويمكن الوثوق بها. وتعد البيانات عالية الجودة أمرًا أساسيًا لاتخاذ قرارات مؤسسية أفضل.

5. ETL يزيد العائد على الاستثمار.

نظرًا لأنها توفر لك الوقت والجهد والموارد ، فإن عملية ETL تساعدك في النهاية على تحسين عائد الاستثمار. بالإضافة إلى ذلك ، من خلال تحسين تحليلات الأعمال ، فإنك تزيد من أرباحك. وذلك لأن الشركات تعتمد على عملية ETL للحصول على بيانات موحدة واتخاذ قرارات عمل أفضل.

عند اختيار أداة ETL ، يجدر الاعتماد على متطلبات عملك ، وكمية البيانات التي تم جمعها ، وكيفية استخدامها. ما هي التحديات التي قد تواجهها عند إعداد عملية ETL؟

1. معالجة البيانات من مصادر متنوعة.

يمكن لشركة واحدة العمل مع مئات المصادر بتنسيقات بيانات مختلفة. يمكن أن تشمل هذه البيانات المنظمة والمنظمة جزئيًا ، وبيانات التدفق في الوقت الفعلي ، والملفات الثابتة ، وملفات CSV ، وسلال S3 ، ومصادر التدفق ، والمزيد. من الأفضل تحويل بعض هذه البيانات في حزم ، بينما يعمل تحويل البيانات المتدفقة للآخرين بشكل أفضل. يمكن أن تمثل معالجة كل نوع من البيانات بأكثر الطرق كفاءة وعملية تحديًا كبيرًا.

2. جودة البيانات أمر بالغ الأهمية.

لكي تعمل التحليلات بكفاءة ، تحتاج إلى ضمان تحويل البيانات الدقيق والكامل. يمكن أن تؤدي المعالجة اليدوية والكشف المنتظم عن الأخطاء وإعادة كتابة استعلامات SQL إلى حدوث أخطاء أو تكرار أو فقدان البيانات. تنقذ أدوات ETL المحللين من الروتين وتساعد في تقليل الأخطاء. يحدد تدقيق جودة البيانات التناقضات والتكرارات ، وتحذر وظائف المراقبة إذا كنت تتعامل مع أنواع بيانات غير متوافقة ومشكلات أخرى.

3. يجب أن يكون نظام التحليلات الخاص بك قابلاً للتطوير.

ستنمو كمية البيانات التي تجمعها الشركات على مر السنين فقط. في الوقت الحالي ، يمكنك أن تكون راضيًا عن قاعدة البيانات المحلية وتنزيل الدُفعات ، ولكن هل سيكون ذلك دائمًا كافيًا لعملك؟ إنه لأمر رائع أن يكون لديك إمكانية توسيع نطاق عمليات ETL والقدرة إلى ما لا نهاية! عندما يتعلق الأمر باتخاذ القرارات التي تعتمد على البيانات ، فكر بشكل كبير وسريع: استفد من التخزين السحابي (مثل Google BigQuery) الذي يتيح لك معالجة كميات كبيرة من البيانات بسرعة وبتكلفة زهيدة.

ELT (استخراج ، تحميل ، تحويل) هو في الأساس نظرة حديثة على عملية ETL المألوفة التي يتم فيها تحويل البيانات بعد تحميلها إلى التخزين.

تقوم أدوات ETL التقليدية باستخراج البيانات وتحويلها من مصادر مختلفة قبل تحميلها في التخزين. مع ظهور التخزين السحابي ، ليست هناك حاجة لتنظيف البيانات في المرحلة الوسيطة بين مواقع تخزين البيانات المصدر والهدف.

يعتبر ELT وثيق الصلة بالتحليلات المتقدمة بشكل خاص. على سبيل المثال ، يمكنك تحميل البيانات الأولية في بحيرة البيانات ثم دمجها مع البيانات من مصادر أخرى أو استخدامها لتدريب نماذج التنبؤ. يسمح الاحتفاظ بالبيانات خام للمحللين بتوسيع قدراتهم. هذا النهج سريع لأنه يعزز قوة آليات معالجة البيانات الحديثة ويقلل من حركة البيانات غير الضرورية.

أيهما تختار؟ ETL أو ELT؟ إذا كنت تعمل محليًا وكانت بياناتك قابلة للتنبؤ وتأتي من مصادر قليلة فقط ، فستكون ETL التقليدية كافية. ومع ذلك ، فقد أصبح الأمر أقل أهمية مع انتقال المزيد من الشركات إلى هياكل البيانات السحابية أو المختلطة.

إذا كنت ترغب في تنفيذ عملية ETL ناجحة ، فاتبع الخطوات التالية:

الخطوة الأولى. حدد بوضوح مصادر البيانات التي ترغب في جمعها وتخزينها. يمكن أن تكون هذه المصادر قواعد بيانات علائقية SQL أو قواعد بيانات NoSQL غير علائقية أو برامج كخدمة (SaaS) أو تطبيقات أخرى. بمجرد توصيل مصادر البيانات ، حدد حقول البيانات المحددة التي تريد استخراجها. ثم قم بقبول أو إدخال هذه البيانات من مصادر مختلفة في شكل خام.

الخطوة 2. توحيد هذه البيانات باستخدام مجموعة من قواعد العمل (مثل التجميع والمرفق والفرز ووظائف الدمج وما إلى ذلك).

الخطوة 3. بعد التحويل ، يجب تحميل البيانات إلى التخزين. في هذه الخطوة ، عليك أن تقرر مدى تكرار تحميل البيانات. حدد ما إذا كنت تريد تسجيل بيانات جديدة أو تحديث البيانات الموجودة.

الخطوة 4. من المهم التحقق من عدد السجلات قبل وبعد نقل البيانات إلى المستودع. يجب القيام بذلك لاستبعاد البيانات غير الصالحة والمكررة.

الخطوة 5. الخطوة الأخيرة هي أتمتة عملية ETL باستخدام أدوات خاصة. سيساعدك هذا على توفير الوقت وتحسين الدقة وتقليل الجهد المبذول في إعادة تشغيل عملية ETL يدويًا. باستخدام أدوات أتمتة ETL ، يمكنك تصميم سير العمل والتحكم فيه من خلال واجهة بسيطة. بالإضافة إلى ذلك ، تتمتع هذه الأدوات بإمكانات مثل التنميط وتنظيف البيانات.

بادئ ذي بدء ، دعنا نتعرف على أدوات ETL الموجودة. يوجد حاليا أربعة أنواع متاحة. بعضها مصمم للعمل في بيئة محلية ، والبعض الآخر يعمل في السحابة ، والبعض الآخر يعمل في كلتا البيئتين. يعتمد الاختيار على مكان وجود بياناتك وما يحتاجه عملك:

1. أدوات ETL للمعالجة المجمعة للبيانات في التخزين المحلي.
2. أدوات Cloud ETL التي يمكنها استخراج البيانات وتحميلها من المصادر مباشرةً إلى التخزين السحابي. يمكنهم بعد ذلك تحويل البيانات باستخدام قوة وحجم السحابة. مثال: OWOX BI.
3. تعتبر أدوات ETL مفتوحة المصدر مثل Apache Airflow و Apache Kafka و Apache NiFi بديلاً للميزانية عن الخدمات المدفوعة. لا يدعم البعض التحويلات المعقدة وقد يواجهون مشكلات في دعم العملاء.
4. أدوات ETL في الوقت الحقيقي. تتم معالجة البيانات في الوقت الفعلي باستخدام نموذج موزع وقدرات دفق البيانات.

ما الذي تبحث عنه عند اختيار أداة ETL:

• سهولة الاستخدام والصيانة
• سرعة العمل
• مستوى الأمان
• عدد وتنوع الموصلات المطلوبة
• القدرة على العمل بسلاسة مع المكونات الأخرى لمنصة البيانات الخاصة بك ، بما في ذلك تخزين البيانات وبحيرات البيانات

باستخدام OWOX BI ، يمكنك جمع بيانات التسويق لتقارير عن أي تعقيد في التخزين السحابي الآمن لـ Google BigQuery بدون مساعدة المحللين والمطورين.

ما تحصل عليه مع OWOX BI:

• جمع البيانات تلقائيًا من مصادر مختلفة
• استيراد البيانات الأولية تلقائيًا إلى Google BigQuery
• تنظيف البيانات وإلغاء تكرارها ومراقبة جودتها وتحديثها
• تحضير ونمذجة البيانات الجاهزة للأعمال
• بناء التقارير دون مساعدة المحللين أو معرفة SQL

يوفر OWOX BI وقتك الثمين ، بحيث يمكنك إيلاء المزيد من الاهتمام لتحسين الحملات الإعلانية ومناطق النمو.

لم تعد مضطرًا إلى انتظار التقارير من أحد المحللين. احصل على لوحات معلومات جاهزة أو تقرير فردي يستند إلى بيانات محاكاة ومناسب لعملك.

باستخدام نهج OWOX BI الفريد ، يمكنك تعديل مصادر البيانات وهياكل البيانات دون الكتابة فوق استعلامات SQL أو إعادة ترتيب التقارير. هذا وثيق الصلة بشكل خاص بإصدار Google Analytics 4 الجديد.

تزداد أحجام البيانات التي تجمعها الشركات كل يوم وستستمر في النمو. يكفي العمل مع قواعد البيانات المحلية والتنزيل الجماعي في الوقت الحالي ، ولكن في القريب العاجل لن يلبي احتياجات العمل. لذا ، فإن إمكانية توسيع نطاق عمليات ETL مفيدة وذات صلة خاصة بالتحليلات المتقدمة.

المزايا الرئيسية لأدوات ETL هي:

• توفير وقتك.
• تجنب المعالجة اليدوية للبيانات.
• مما يسهل العمل مع البيانات المعقدة.
• تقليل المخاطر المرتبطة بالعامل البشري.
• المساعدة في تحسين عملية صنع القرار.
• زيادة عائد الاستثمار.

عندما يتعلق الأمر باختيار أداة ETL ، فكر في احتياجات عملك الخاصة. إذا كنت تعمل محليًا وكانت بياناتك قابلة للتنبؤ وتأتي من مصادر قليلة فقط ، فستكون ETL التقليدية كافية. لكن لا تنس أن المزيد والمزيد من الشركات تنتقل إلى البنى السحابية أو المختلطة وعليك أن تأخذ ذلك في الاعتبار.